CN103389469A - 使用鲁棒h∞观测器的电池荷电状态估计器 - Google Patents

使用鲁棒h∞观测器的电池荷电状态估计器 Download PDF

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Abstract

本发明涉及使用鲁棒H∞观测器的电池荷电状态估计器。一种电池荷电状态(SOC)估计器通过考虑由于电池寿命、变化和诸如温度和SOC水平的操作状态的电池参数不确定性而使用鲁棒H∞滤波器设计。时变电池参数值及其变化率中的每一个是有界的。通过在设计过程中使用参数变化边界和参数变化率边界并最小化从Voc的测量电流信号到估计误差的H∞增益，电池SOC估计器可以实现对电池寿命、变化和包括温度及SOC水平的操作状态的变化的提高的鲁棒性。

Description

使用鲁棒H∞观测器的电池荷电状态估计器
技术领域
一个实施例大体上涉及确定运输车辆内的电池的荷电状态。
背景技术
荷电状态(SOC)是指相对于电池充满电之后可用的电荷可用来做功的储存的电荷。荷电状态可视为热力学量，其使得人们能够评估***的潜在能量。
开路电压被用来确定SOC；然而，开路电压的准确度对于确定荷电状态是关键的并且在电池使用期间是难以估计的。如果存在测量误差，那么荷电状态估计将会根据测量误差的因子而出错。此外，对于常规车辆和电池***来说，在可以获得开路电压之前，电池必须静止(即，无负载或再充电)相应的时间长度。试图在电池使用的同时估计开路电压的现有技术***是有缺陷的，因为它未能考虑诸如内阻、电容和将根据电池的寿命和温度变化的其它电池参数的参数不确定性。
发明内容
一个实施例设想出一种在电池连接到多个负载的同时确定电池的荷电状态的方法。测量电池的端电压。测量与测量端电压一致的电池的温度。将端电压测量值输入到第一线性时不变无穷观测器滤波器。第一线性时不变无穷观测器滤波器在车外设计过程中开发。第一线性时不变无穷观测器滤波器将输出能量信号对电池的输入能量信号的增益最小化。响应于到第一线性时不变无穷观测器滤波器的测量端电压输入来估计开路电压。确定作为开路电压的函数的电池的荷电状态。响应于荷电状态而调节电池。
本发明提供下列技术方案。
技术方案1. 一种在电池连接到多个负载的同时确定电池的荷电状态的方法，所述方法包括以下步骤：
测量所述电池的端电压；
测量与所述测量端电压一致的所述电池的温度；
将所述端电压测量值输入到所述第一线性时不变无穷观测器滤波器，所述第一线性时不变无穷观测器滤波器在车外设计过程中开发，其中所述第一线性时不变无穷观测器滤波器将输出能量信号对所述电池的输入能量信号的增益最小化；
响应于输入到所述第一线性时不变无穷观测器滤波器的所述测量端电压而估计开路电压；
确定作为所述开路电压的函数的所述电池的所述荷电状态；以及
响应于所述荷电状态而调节所述电池。
技术方案2. 根据技术方案1所述的方法，还包括以下步骤：
确定电流传感器是否可用于测量所述电池的端电流消耗；
响应于所述电流传感器可用而测量与所述测量端电压一致的所述电池的端电流消耗；
响应于所述端电流传感器可用而将所述测量端电流消耗和所述测量端电压输入到第二线性时不变无穷观测器滤波器；以及
通过所述第二线性时不变无穷观测器估计作为所述测量端电压和所述测量电流消耗的函数的所述开路电压。
技术方案3. 根据技术方案2所述的方法，其中，所述电池***模型利用双RC对等效电路模型，其中所述电路模型由下式表示：
Figure 471020DEST_PATH_IMAGE001
其中，Voc为所述开路电压，Vdl为双层电压，Vdf为扩散电压，I为电池端电流，并且R为欧姆电阻。
技术方案4. 根据技术方案3所述的方法，其中，所述电池***模型被变换为离散的对应形式。
技术方案5. 根据技术方案4所述的方法，其中，所述变换的电池***模型由以下矩阵表示：
Figure 450477DEST_PATH_IMAGE002
其中，μ描述Voc和I之间的关系，Cdl为双层电容，Vdl为所述电池***模型的双层电压，Rct为所述电池***模型的电荷转移电阻，Vdf为所述电池***模型的扩散电压，Cdf为所述电池***模型的扩散电容，Rdf为所述电池***模型的扩散电阻，R为所述欧姆电阻，T为采样时间，V为所述电池端电压，并且I为所述电池端电流，并且其中参数Rct、Cdl、Rdl、Cdl、μ和R为时变的。
技术方案6. 根据技术方案5所述的方法，其中，所述电池***模型的所述参数为有界的并且由下式表示：
其中
Figure 625424DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 502113DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 324575DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 653925DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 852826DEST_PATH_IMAGE008
，并且。
技术方案7. 根据技术方案6所述的方法，还包括生成由下式表示的所述电池***模型的所述状态向量的步骤：
其中，Voc为所述开路电压，Vdl为双层电压，Vdf为扩散电压，I为电池端电流，并且R为欧姆电阻。
技术方案8. 根据技术方案7所述的方法，还包括生成由下式表示的增广***模型的步骤：
Figure 331714DEST_PATH_IMAGE011
其中，θ(k)为由
Figure 68726DEST_PATH_IMAGE012
表示的未知参数的向量，w(k)为不确定的输入信号，s(k)为在线估计的信号，y(k)为作为可在线获得的电池参数测量值的函数的输出信号，并且A、B、C、D为表示所述LTI无穷观测器滤波器的输出的矩阵的系数。
技术方案9. 根据技术方案8所述的方法，其中所述第一LTI无穷观测器滤波器的要素由以下观测表示：
Figure 654428DEST_PATH_IMAGE013
Figure 84273DEST_PATH_IMAGE014
Figure 388215DEST_PATH_IMAGE015
，以及
Figure 663339DEST_PATH_IMAGE016
。
技术方案10. 根据技术方案9所述的方法，其中所述第一LTI无穷观测器滤波器表示如下：
Figure 306810DEST_PATH_IMAGE017
其中，Af、Bf、Cf、Df为来自所述第一LTI无穷观测器滤波器设计过程的输出矩阵。
技术方案11. 根据技术方案10所述的方法，其中所述第二LTI无穷观测器滤波器的要素由以下观测表示：
Figure 704293DEST_PATH_IMAGE018
以及
Figure 574346DEST_PATH_IMAGE020
。
技术方案12. 根据技术方案11所述的方法，其中所述第二LTI无穷观测器滤波器表示如下：
Figure 72323DEST_PATH_IMAGE021
其中，Af、Bf、Cf、Df为来自所述第二LTI无穷观测器滤波器设计过程的输出矩阵。
技术方案13. 根据技术方案12所述的方法，其中基于优化目标值是否能实现所述增益的预定上界而为所述LTI无穷观测器选择用于所述滤波器设计过程的一组边界值和变化率值，所述预定上界为不确定输入信号和估计误差的函数，如由下式表示：
其中，γ为所述优化目标值，e(k)为Voc的估计误差，并且w(k)为所述测量电流信号。
技术方案14. 根据技术方案13所述的方法，其中，当满足以下不等式时，所述一组边界值、变化率值和用于实现所述增益的所述预定上界的所述滤波器设计过程的所述参数的所述优化目标值被确定为有效的：
Figure 856926DEST_PATH_IMAGE023
其中，θ为相应参数的向量，Δθ为变化率，γ为所述优化目标值，I为单位矩阵，L为待计算矩阵，并且H为依赖于所述未知参数及其变化率的值的矩阵。
技术方案15. 根据技术方案16所述的方法，其中所述优化目标值被递归地减小并被评价以确定所述每个减小的优化值和相关联的一组边界及变化率值是否满足所述不等式，并且其中为所述第一和所述第二LTI无穷观测器滤波器两者选择来自成功满足所述不等式的所述评价的优化目标值的最低优化值。
技术方案16. 根据技术方案1所述的方法，还包括将所述电池的所述荷电状态输出至输出装置以便将所述荷电状态显示给车辆的使用者的步骤。
技术方案17. 根据技术方案1所述的方法，其中，所述调节步骤包括将所述电池的所述荷电状态输出至垫子控制单元以便调节所述电池端电压。
技术方案18. 根据技术方案1所述的方法，其中，所述调节步骤包括将所述电池的所述荷电状态输出至电子控制单元以便改善车辆的燃料经济性。
技术方案19. 根据技术方案1所述的方法，其中从存储在所述车辆的存储器中的开路电压-荷电状态查找表导出所述荷电状态。
附图说明
图1是结合有荷电状态(SOC)估计***的车辆的实施例的框图。
图2是双RC对等效电路的示意图。
图3是作为测量电压和电流的函数的第一线性时不变(LTI)H-无穷观测器滤波器的框图。
图4是作为测量电压的函数的第二LTI H-无穷观测器滤波器的框图。
图5是用于设计LTI观测器H-无穷滤波器的过程的流程图。
具体实施方式
图1示出了结合有荷电状态(SOC)估计***的车辆10的实施例的框图。车辆10包括电池12。电池12优选地为锂离子电池；然而，应当理解，本文也可以通过修改随后将详细讨论的电池***模型而使用其它类型的电池。本文所述方法可以在电池使用时确定电池的SOC，而不是必须使电池静止预定时间段。本发明的方法相比现有技术的优点是相对于电池寿命、电池变化、操作状态、电流传感器噪声的提高的鲁棒性以及减少的校正时间。
为了提高对混合动力车辆中的电池***的控制以实现长的电池寿命和良好的燃料经济性，车载***确定并处理诸如开路电压(Voc)、欧姆电阻、电池电容等的电池参数。例如，Voc用来估计电池SOC，其为与电池状态相关联的指数。然而，Voc和其它电池内部参数在车辆操作期间不可以直接测量。因此，用来确定Voc的高效且有效的技术从测量信号中提取诸如电池端电压和电流的电池参数。
锂离子电池是可再充电类型的电池，其中离子在放电期间从负极移动至正极，并且在充电时返回。
锂离子电池有三个主要部件。这些主要部件是负极、正极和电解质。常规锂离子电池的负极由碳(例如石墨)制成。正极为金属氧化物，并且通常为三种材料之一：层状氧化物(例如，锂钴氧化物)、聚阴离子或尖晶石(例如，锂锰氧化物)，并且电解质为有机溶剂中的锂盐。电解质通常为诸如锂离子络合物的含碳酸乙二酯或碳酸二乙酯的有机碳酸盐的混合物。根据通过电池的电流的方向，电极的电化学作用在阳极和阴极之间变化。
在放电期间，锂离子从负极向正极传输电流。在充电期间，外部电源施加过电压，以迫使电流在反方向上流过。锂离子接着从正极向负极迁移。锂离子变得嵌入多孔的电极材料中。
为了更好地改善诸如混合动力车辆的利用锂离子电池的***，车载车辆***确定并处理电池参数，包括但不限于开路电压(Voc)、欧姆电阻和电池电容。
车辆电池12电联接到利用电池作为电源的多个装置14。车辆10还可包括电流传感器16、电压表18和控制模块20。
多个装置14包括但不限于车辆的适合外部装置的电源插座、附件、部件、子***和***。此外，多个装置14中的一个可包括在混合动力和电动车辆中使用的电动发电机。电流传感器16用来监测流出车辆电池12的电流。电压表18测量电压，以便可以确定Voc。控制模块20或类似模块获得、导出、监测和/或处理与车辆电池12相关联的一组参数。这些参数可包括但不限于车辆电池的电流、电压、SOC、电池容量、电池内阻、电池内电抗、电池温度和功率输出。控制模块20包括用于执行车辆SOC估计技术的算法等。
控制模块20利用电池的Voc来确定SOC。应当理解，Voc在车辆操作期间不可以直接测量。通常，Voc只有在实现Voc平衡之后才可准确测量，这种平衡在电池充电已停止(即，通过熄火操作或其它充电装置)之后预定时间发生。达到Voc平衡的预定时间通常为电池充电停止之后约24小时。也就是说，仅当电池电压处于平衡状态下时，Voc测量才是准确的。电池极板表面上的电荷造成错误的电压表读数。错误的电压表读数是由于电池极板上的表面电荷造成。当电池被充电时，极板表面可具有比极板内部更高的电荷。在充电停止后的一段时间之后，极板表面上的表面电荷将由于充电的能量更深地渗入极板中而变得略微放电。因此，在未耗散到极板内部时，表面电荷可能会使电量不足的电池看起来电量充足。
本文所述实施例提供了一种用于在电池使用时估计准确的Voc测量值的技术。本文所述技术从诸如电池端电压和电流的测量信号中提取电池参数。此外，该***对电池电路中诸如欧姆电阻参数和电容参数的其它参数建模，以便在电池使用的同时确定Voc。
为了估计电池的Voc，Voc估计技术或模型利用离线设计的鲁棒线性时不变(LTI)H∞观测器滤波器。鲁棒LTI H∞观测器滤波器可以在电池电压传感器和电池电流传感器均可用时实时实施或者可以在仅电池电压传感器可用时实施。鲁棒LTI H∞观测器滤波器通过最小化相对于电流的H∞增益而估计包括Voc的电池状态。H∞增益是从来自输入信号的能量（其为测量电流）对输出信号（其为Voc的估计误差）的增益比率。目的是生成在仍然产生可行解的同时尽可能地最小化增益的滤波器。该滤波器在车外设计。一旦设计出使用该最小增益产生可行解的滤波器，即在车辆***中实施作为LTI***的滤波器以估计Voc。Voc被用来确定SOC，然后可使用SOC来提高下列因子，包括但不限于改善燃料经济性、延长电池寿命、加强电池充电控制和车辆功率管理，以及减少保修成本。
图2示出了双RC对等效电路。以下是图2所示双RC对等效电路的模型。该模型由以下矩阵来表示：
Figure 154232DEST_PATH_IMAGE025
其中，μ描述了Voc和I之间的关系，Cdl为电池模型的双层电容，Vdl为电池模型的双层电压，Rct为电池模型的电荷转移电阻，Vdf为电池模型的扩散电压，Cdf为电池模型的扩散电容，Rdf为电池模型的扩散电阻，R为欧姆电阻，T为采样时间，V为电池端电压，并且I为电池端电流。
图2中的电池参数(即，Rct、Cdl、Rdl、Cdl、μ和R)中的每一个为时变的，具体取决于电池寿命、变化和操作状态(例如，温度和SOC水平)。此外，μ为电池温度、电池容量和SOC的函数。还应指出，这些参数中的每一个实际上是有界的。因此，以上所示矩阵可以改写如下：
Figure 96780DEST_PATH_IMAGE026
其中
Figure 597031DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 17648DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 552535DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 665985DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 653532DEST_PATH_IMAGE008
，并且。
由于所有的电池参数及其变化速度实际上都是有界的，因此θ1(k)、θ2(k)、θ3(k)、θ4(k)、θ5(k)和θ6(k)都是有界的。此外，相对于θ1(k)、θ2(k)、θ3(k)、θ4(k)、θ5(k)和θ6(k)的变化速度也是有界的。
为了离线设计鲁棒LTI H∞观测器滤波器，生成表示电池电路的***模型的状态向量。用测量的电池电压Vk和测量的电池电流Ik通过在时步k处的表达式
Figure 939337DEST_PATH_IMAGE031
来表示状态向量。
然后，定义用于电池电路的估计信号s(k)和测量输出y(k)的表达式。s(k)为在线估计的基本上等于Voc的信号，并且y(k)为包括可以在线测量的输出信号的向量。
状态向量x(k)、输出信号y(k)和估计信号s(k)的增广***模型可由以下表达式来表示：
Figure 286005DEST_PATH_IMAGE032
其中，θ(k)是由
Figure 698531DEST_PATH_IMAGE033
表示的未知参数的向量，
Figure 788847DEST_PATH_IMAGE034
是假设为
Figure 970430DEST_PATH_IMAGE035
中的任意信号的噪声信号(包括过程噪声和测量噪声)，是测量信号，并且
Figure 222420DEST_PATH_IMAGE036
是待估计的信号。是具有有界变化的有界时变不确定参数，并且A(θ)、B(θ)、C(θ)、Cs(θ)、D(θ)和Ds(θ)是具有合适维度的实矩阵，该维度仿射地依赖于参数向量θ(k)。此外，令
Figure 52338DEST_PATH_IMAGE039
。
在以上***中，令Ω为(θ, Δθ)的一致多面体（consistent polytope），并且γ>0至给定标量。假设存在矩阵
Figure 412912DEST_PATH_IMAGE040
、
Figure 800031DEST_PATH_IMAGE041
、
Figure 232150DEST_PATH_IMAGE042
、
Figure 122745DEST_PATH_IMAGE043
、、L和对称矩阵，并且满足以下线性矩阵不等式：
其中，I为单位矩阵，L为待计算的矩阵，H为依赖于未知参数及其变化率的值的矩阵，并且T表示矩阵转置。  
Figure 698890DEST_PATH_IMAGE050
其中
Figure 765252DEST_PATH_IMAGE052
Figure 348680DEST_PATH_IMAGE053
，
Figure 598396DEST_PATH_IMAGE054
，
Figure 645986DEST_PATH_IMAGE055
，并且表示克罗内克积。
滤波器设计过程的输出为四个矩阵Af、Bf、Cf、Df。假设每个参数及其变化率是有界的，则具有传递函数矩阵的鲁棒LTI H∞观测器滤波器表示如下：
Figure 88786DEST_PATH_IMAGE057
其中
Figure 142193DEST_PATH_IMAGE058
；
Figure 44290DEST_PATH_IMAGE059
；Cf=Z；Df=Df. y(k)变为车辆电池***的测量输出，并且依赖于电压测量值和电流测量值是否可用。鲁棒LTI H∞观测器能保证对于所有可容许的不确定参数从不确定性输入信号w(k)到估计误差e(k)的
Figure 524949DEST_PATH_IMAGE060
-增益的规定上界。这确保估计误差***指数稳定，并且下式对于优化目标值(γ)为真：
Figure 817391DEST_PATH_IMAGE061
，对于所有
Figure 736805DEST_PATH_IMAGE062
                        (23)
其中
Figure 431091DEST_PATH_IMAGE063
，并且Ω为
Figure 144970DEST_PATH_IMAGE064
的一致多面体。在该设计过程中，e(k)实际上为Voc的估计误差，并且w(k)实际上为测量电流信号。目标是递归地最小化优化目标值γ，直到滤波器设计不再提供可行解。然后，在滤波器中使用与提供可行解的最低优化目标值相关联的边界值。
在电压传感器和电流传感器均可用的情况中，滤波器设计如下：
Figure 190286DEST_PATH_IMAGE065
Figure 585495DEST_PATH_IMAGE066
如果来自电池电压传感器和电池电流传感器的输入均可用，则以下表示对于观测器的矩阵成立：
图3示出了用于估计电池状态和Voc的鲁棒LTI H∞观测器的流程框图。由鲁棒LTI H∞观测器32来监测电池30。电流传感器34感测从电池30引出的端电流。电压传感器36感测从电池30引出的端电压。感测的电压和电流被输入到鲁棒LTI H∞观测器32。给定以上提供的表达式，确定Voc。
在电流传感器不在***上实施、不可用或不能工作的情况下，***可以切换为使用仅基于电压的滤波器。电流传感器故障可以在线诊断，并且利用来自电流传感器的响应信号的算法被禁用并启用仅基于电压的滤波器。在仅电池电压传感器可用的情况下，滤波器设计如下：
Figure 284647DEST_PATH_IMAGE068
如果仅来自电池电压传感器的电压可用，则以下表示对于观测器的矩阵成立：
Figure 551680DEST_PATH_IMAGE069
图4示出了用于估计电池状态和Voc的鲁棒LTI H∞观测器的流程框图。由鲁棒LTI H∞观测器38来监测电池30。电压传感器36感测从电池30引出的端电压。感测的电压被输入到鲁棒LTI H∞观测器38。给定以上提供的表达式，确定Voc。
在任一种情况下(即，不论电压传感器和电流传感器均可用或仅电压传感器可用)，θ(k)均仿射地变换为状态空间模型矩阵。电池参数θ1(k)、θ2(k)、θ3(k)、θ4(k)、θ5(k)、θ6(k)均为有界的，并且θ1(k)、θ2(k)、θ3(k)、θ4(k)、θ5(k)、θ6(k)的变化速度也为有界的。因此，对于能够实现对从电流信号到Voc估计误差的
Figure 812897DEST_PATH_IMAGE070
-增益的规定上界的每种情况，将鲁棒H∞滤波器设计应用于也称为静止渐近稳定滤波器的LTI滤波器。也就是说，从能量角度来看，电流对于Voc估计的影响最小。该上界适用于其变化也是有界的有界θ(k)的所有可能值。
一旦相应的鲁棒LTI H∞观测器滤波器被启用，电池测量值(不论电压测量值和电流测量值或仅电压测量值)就被输入到鲁棒LTI H∞观测器。鲁棒LTI H∞观测器将生成估计信号s(k)。如公式(26)和(32)所示，估计信号s(k)等于Voc。响应于确定Voc，可以从作为Voc - SOC的函数的查找表确定SOC。Voc-SOC查找表提供了与相应的SOC值相关的相应的Voc值。
然后可以响应于估计的SOC来调节电池。可以实现相对于电池寿命、电池变化、操作状态、电流传感器噪声的提高的鲁棒性以及减少的校正时间。通过知道电池的估计SOC而加强对用于向其它装置供电的电池的调节，该其他装置包括但不限于车辆的适合外部装置的电源插座、附件、部件、子***和***。
图5示出了用于LTI H∞观测器的离线优化和校正的流程图。
在步骤50中，获得不确定性参数及其相关联的变化率的边界。
在步骤51中，为H∞优化目标值γ设定初始值。
在步骤52中，将边界值及其优化目标值γ输入不等式(公式8)，这确保基于公式是否可行而实现***稳定性和优化目标。
在步骤53中，确定公式是否可行。如果公式可行，则程序进行到步骤54。如果公式不可行，则程序进行到步骤56。
在步骤54中，响应于公式可行，获得解并为观测器Af、Bf、Cf、Df计算矩阵。
在步骤55中，优化目标减小并返回步骤52以基于对于优化目标γ的下一减小值确定下一组解是否可行。
在步骤56中，响应于公式不可行的确定(在步骤52中)，停止返回。除了相关联的边界值之外，在执行程序的同时识别成功满足不等式的优化目标γ的最小值的值。在LTI H∞滤波器中设定这些相应值以便在线使用。
虽然已详细描述了本发明的某些实施例，但本发明所涉及的领域的技术人员将会知道用于实践由以下权利要求限定的本发明的各种备选设计和实施例。例如，本文所述发明可以仅通过改变模型而适用于所有类型的电池。

Claims (10)

1.一种在电池连接到多个负载的同时确定电池的荷电状态的方法，所述方法包括以下步骤：
测量所述电池的端电压；
测量与所述测量端电压一致的所述电池的温度；
将所述端电压测量值输入到所述第一线性时不变无穷观测器滤波器，所述第一线性时不变无穷观测器滤波器在车外设计过程中开发，其中所述第一线性时不变无穷观测器滤波器将输出能量信号对所述电池的输入能量信号的增益最小化；
响应于输入到所述第一线性时不变无穷观测器滤波器的所述测量端电压而估计开路电压；
确定作为所述开路电压的函数的所述电池的所述荷电状态；以及
响应于所述荷电状态而调节所述电池。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：
确定电流传感器是否可用于测量所述电池的端电流消耗；
响应于所述电流传感器可用而测量与所述测量端电压一致的所述电池的端电流消耗；
响应于所述端电流传感器可用而将所述测量端电流消耗和所述测量端电压输入到第二线性时不变无穷观测器滤波器；以及
通过所述第二线性时不变无穷观测器估计作为所述测量端电压和所述测量电流消耗的函数的所述开路电压。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述电池***模型利用双RC对等效电路模型，其中所述电路模型由下式表示：
Figure 167145DEST_PATH_IMAGE001
其中，Voc为所述开路电压，Vdl为双层电压，Vdf为扩散电压，I为电池端电流，并且R为欧姆电阻。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述电池***模型被变换为离散的对应形式。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述变换的电池***模型由以下矩阵表示：
Figure 565897DEST_PATH_IMAGE002
其中，μ描述Voc和I之间的关系，Cdl为双层电容，Vdl为所述电池***模型的双层电压，Rct为所述电池***模型的电荷转移电阻，Vdf为所述电池***模型的扩散电压，Cdf为所述电池***模型的扩散电容，Rdf为所述电池***模型的扩散电阻，R为所述欧姆电阻，T为采样时间，V为所述电池端电压，并且I为所述电池端电流，并且其中参数Rct、Cdl、Rdl、Cdl、μ和R为时变的。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述电池***模型的所述参数为有界的并且由下式表示：
其中
Figure 237367DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 387856DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 31327DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 241860DEST_PATH_IMAGE007
，，并且
Figure 924962DEST_PATH_IMAGE009
。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括生成由下式表示的所述电池***模型的所述状态向量的步骤：
Figure 422940DEST_PATH_IMAGE010
其中，Voc为所述开路电压，Vdl为双层电压，Vdf为扩散电压，I为电池端电流，并且R为欧姆电阻。
8.根据权利要求7所述的方法，还包括生成由下式表示的增广***模型的步骤：
Figure 194587DEST_PATH_IMAGE011
其中，θ(k)为由
Figure 20591DEST_PATH_IMAGE012
表示的未知参数的向量，w(k)为不确定的输入信号，s(k)为在线估计的信号，y(k)为作为可在线获得的电池参数测量值的函数的输出信号，并且A、B、C、D为表示所述LTI无穷观测器滤波器的输出的矩阵的系数。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述第一LTI无穷观测器滤波器的要素由以下观测表示：
Figure 903097DEST_PATH_IMAGE013
Figure 130947DEST_PATH_IMAGE014
Figure 948861DEST_PATH_IMAGE015
，以及
Figure 386796DEST_PATH_IMAGE016
。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述第一LTI无穷观测器滤波器表示如下：
Figure 807413DEST_PATH_IMAGE017
其中，Af、Bf、Cf、Df为来自所述第一LTI无穷观测器滤波器设计过程的输出矩阵。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104977545A (zh) * 2015-08-03 2015-10-14 电子科技大学 一种动力电池的荷电状态估计方法及***
CN106872899A (zh) * 2017-02-10 2017-06-20 泉州装备制造研究所 一种基于降维观测器的动力电池soc估计方法
CN107923951A (zh) * 2015-08-07 2018-04-17 株式会社电装 电池充电状态推断装置
CN108254698A (zh) * 2018-01-29 2018-07-06 西南交通大学 一种基于分数阶电池模型的非脆弱性剩余电量的估计方法
CN108627776A (zh) * 2018-06-28 2018-10-09 苏州市昌美新能源科技有限公司 一种光伏发电***的蓄电池寿命评估***
CN108701879A (zh) * 2016-01-29 2018-10-23 罗伯特·博世有限公司 二次电池组管理***
CN108931727A (zh) * 2017-05-27 2018-12-04 广州小鹏汽车科技有限公司 一种电动汽车电池剩余容量估算方法及***
CN111435150A (zh) * 2019-01-11 2020-07-21 通用汽车环球科技运作有限责任公司 使用电芯组电荷状态变化范围估计剩余电池组能量的方法和***
CN112926186A (zh) * 2021-01-26 2021-06-08 同济大学 一种超级电容器单体内部温度在线估计方法
CN113767293A (zh) * 2019-11-26 2021-12-07 株式会社Lg新能源 用于诊断电池状态的装置和方法
CN116400247A (zh) * 2023-06-08 2023-07-07 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 电池软短路故障的确定方法及装置
US12032028B2 (en) 2019-11-26 2024-07-09 Lg Energy Solution, Ltd. Apparatus and method for diagnosing state of battery

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5848266B2 (ja) * 2010-02-26 2016-01-27 セグウェイ・インコーポレイテッド 車両を制御するための装置及び方法
FR3016218B1 (fr) * 2014-01-03 2016-01-01 Commissariat Energie Atomique Procede, dispositif et systeme d'estimation de l'etat de sante d'une batterie d'un vehicule electrique ou hybride en condition d'utilisation, et procede de construction d'un modele pour une telle estimation
US10784703B2 (en) * 2015-09-03 2020-09-22 Texas Instruments Incorporated System and method for maintaining battery life
US10224579B2 (en) 2015-12-31 2019-03-05 Robert Bosch Gmbh Evaluating capacity fade in dual insertion batteries using potential and temperature measurements
US10263447B2 (en) 2016-01-29 2019-04-16 Robert Bosch Gmbh Secondary battery management system
US10686321B2 (en) 2016-01-29 2020-06-16 Robert Bosch Gmbh Secondary battery management
US10370945B2 (en) 2016-04-08 2019-08-06 Khalifa University of Science and Technology Method and apparatus for estimating down-hole process variables of gas lift system
US10447046B2 (en) 2016-09-22 2019-10-15 Robert Bosch Gmbh Secondary battery management system with remote parameter estimation
CN110167783B (zh) 2017-01-09 2022-09-20 沃尔沃卡车集团 一种用于确定电池组的充电状态的方法和装置
CN107064816A (zh) * 2017-04-13 2017-08-18 绵阳世睿科技有限公司 一种增强电池状态估计鲁棒性的方法
CN107271905B (zh) * 2017-05-25 2019-12-27 上海思致汽车工程技术有限公司 一种用于纯电动汽车的电池容量主动估计方法
KR101898629B1 (ko) * 2017-09-12 2018-09-13 서강대학교산학협력단 H-Infinity 필터를 이용한 기상 예측값 보정 방법 및 이를 이용한 기상 예측값 보정 장치
JP7345115B2 (ja) * 2018-12-18 2023-09-15 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 電池状態推定装置、電池状態推定方法、及び電池システム
CN113196523A (zh) * 2018-12-18 2021-07-30 松下知识产权经营株式会社 电池状态估计装置、电池状态估计方法以及电池***
CN112327182B (zh) * 2020-08-02 2021-11-16 西北工业大学 基于量测值残差序列的自适应h无穷滤波soc估计方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101305509A (zh) * 2005-11-10 2008-11-12 Lg化学株式会社 用于确定估计电池状态向量的***、方法和生产制品
CN102169168A (zh) * 2011-05-17 2011-08-31 杭州电子科技大学 一种基于粒子滤波的电池剩余电量估计方法
US20110257916A1 (en) * 2008-01-30 2011-10-20 Lg Chem Ltd. System, method, and article of manufacture for determining an estimated battery cell module state
CN102368091A (zh) * 2010-06-22 2012-03-07 通用汽车环球科技运作有限责任公司 用于锂离子电池的适应性电池参数提取和soc评估

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3781658A (en) * 1972-01-14 1973-12-25 Fox Prod Co Method and apparatus for determining battery performance at one temperature when battery is at another temperature
US4310793A (en) * 1980-05-27 1982-01-12 General Motors Corporation Charge/float motor vehicle electrical system
US5381096A (en) * 1992-04-09 1995-01-10 Hirzel; Edgar A. Method and apparatus for measuring the state-of-charge of a battery system
US5710699A (en) * 1996-05-28 1998-01-20 General Electric Company Power electronic interface circuits for batteries and ultracapacitors in electric vehicles and battery storage systems
TW472426B (en) * 1998-10-06 2002-01-11 Hitachi Ltd Battery apparatus and control system therefor
JP4547908B2 (ja) * 2003-12-25 2010-09-22 日産自動車株式会社 二次電池の入出力可能電力推定装置
KR100804698B1 (ko) * 2006-06-26 2008-02-18 삼성에스디아이 주식회사 배터리 ｓｏｃ 추정 방법 및 이를 이용하는 배터리 관리시스템 및 구동 방법
DE102006044354A1 (de) * 2006-09-18 2008-03-27 Vb Autobatterie Gmbh & Co. Kgaa Einrichtung und Verfahren zur Batteriezustandsermittlung
KR101189150B1 (ko) * 2008-01-11 2012-10-10 에스케이이노베이션 주식회사 배터리 관리 시스템에서 배터리의 ｓｏｃ 측정 방법 및 장치
US8321164B2 (en) * 2008-09-25 2012-11-27 GM Global Technology Operations LLC Method and system for determining a state of charge of a battery based on a transient response
US8207706B2 (en) * 2009-08-04 2012-06-26 Honda Motor Co., Ltd. Method of estimating battery state of charge
US8706333B2 (en) * 2011-06-28 2014-04-22 Ford Global Technologies, Llc Nonlinear observer for battery state of charge estimation

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101305509A (zh) * 2005-11-10 2008-11-12 Lg化学株式会社 用于确定估计电池状态向量的***、方法和生产制品
US20110257916A1 (en) * 2008-01-30 2011-10-20 Lg Chem Ltd. System, method, and article of manufacture for determining an estimated battery cell module state
CN102368091A (zh) * 2010-06-22 2012-03-07 通用汽车环球科技运作有限责任公司 用于锂离子电池的适应性电池参数提取和soc评估
CN102169168A (zh) * 2011-05-17 2011-08-31 杭州电子科技大学 一种基于粒子滤波的电池剩余电量估计方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张飞等: "一种基于H∞观测器的电池荷电状态估计方法", 《自动化与仪表》, 31 December 2010 (2010-12-31), pages 1 - 5 *

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104977545A (zh) * 2015-08-03 2015-10-14 电子科技大学 一种动力电池的荷电状态估计方法及***
CN107923951A (zh) * 2015-08-07 2018-04-17 株式会社电装 电池充电状态推断装置
CN108701879B (zh) * 2016-01-29 2022-02-18 罗伯特·博世有限公司 二次电池组管理***
CN108701879A (zh) * 2016-01-29 2018-10-23 罗伯特·博世有限公司 二次电池组管理***
CN106872899A (zh) * 2017-02-10 2017-06-20 泉州装备制造研究所 一种基于降维观测器的动力电池soc估计方法
CN106872899B (zh) * 2017-02-10 2019-06-18 泉州装备制造研究所 一种基于降维观测器的动力电池soc估计方法
CN108931727A (zh) * 2017-05-27 2018-12-04 广州小鹏汽车科技有限公司 一种电动汽车电池剩余容量估算方法及***
CN108254698A (zh) * 2018-01-29 2018-07-06 西南交通大学 一种基于分数阶电池模型的非脆弱性剩余电量的估计方法
CN108627776A (zh) * 2018-06-28 2018-10-09 苏州市昌美新能源科技有限公司 一种光伏发电***的蓄电池寿命评估***
CN108627776B (zh) * 2018-06-28 2020-09-15 苏州市昌美新能源科技有限公司 一种光伏发电***的蓄电池寿命评估***
CN111435150A (zh) * 2019-01-11 2020-07-21 通用汽车环球科技运作有限责任公司 使用电芯组电荷状态变化范围估计剩余电池组能量的方法和***
CN113767293A (zh) * 2019-11-26 2021-12-07 株式会社Lg新能源 用于诊断电池状态的装置和方法
CN113767293B (zh) * 2019-11-26 2023-11-10 株式会社Lg新能源 用于诊断电池状态的装置和方法
US12032028B2 (en) 2019-11-26 2024-07-09 Lg Energy Solution, Ltd. Apparatus and method for diagnosing state of battery
CN112926186A (zh) * 2021-01-26 2021-06-08 同济大学 一种超级电容器单体内部温度在线估计方法
CN112926186B (zh) * 2021-01-26 2022-05-13 同济大学 一种超级电容器单体内部温度在线估计方法
CN116400247A (zh) * 2023-06-08 2023-07-07 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 电池软短路故障的确定方法及装置
CN116400247B (zh) * 2023-06-08 2023-08-29 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 电池软短路故障的确定方法及装置

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